I. INTRODUCTION Computer vision sy

I. INTRODUCTION
Computer vision systems mainly consider the recognition of 3D objects as a challenging of intelligent industries, medical field, robotic technologies and etc. In various industries, computer numerical control (CNC) machine is important in manufacturing process. CNC machine must operate at a fast pace, with accuracy and minimum error. Therefore, the object recognition is an important part of the machine tools that can work in intelligent system and prevent the errors which occurs with machine tools to quicken and increase accuracy. This system uses the images to analysis process by using the basic of image processing technique for detection the feature of the 2D-image. Type of images features include edges, corners, and interest points. These features are processed to help in segmentation and object recognition. The recognition for 2D images has many successful techniques but for 3D object recognition, it still has many problems to be solved. Neural network technology is used to provide effective methodologies for solving difficult computational problems in 3D recognition process [1].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

I. บทนำ ระบบคอมพิวเตอร์ที่วิสัยทัศน์ส่วนใหญ่พิจารณาการรู้จำวัตถุ 3 มิติเป็นความท้าทายของอุตสาหกรรมอัจฉริยะ เขตทางการแพทย์ เทคโนโลยีหุ่นยนต์ และอื่น ๆ ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เครื่องคอมพิวเตอร์ควบคุมเชิงตัวเลข (CNC) เป็นสิ่งสำคัญในกระบวนการผลิต เครื่องซีเอ็นซีต้องทำงานที่รวดเร็วก้าว ความถูกต้องและผิดพลาดน้อยที่สุด ดังนั้น การรู้จำวัตถุเป็นส่วนสำคัญของเครื่องมือที่สามารถทำงานในระบบอัจฉริยะ และป้องกันข้อผิดพลาด ที่เกิดขึ้นกับเครื่องมือ quicken และเพิ่มความถูกต้อง ระบบนี้ใช้รูปภาพเพื่อวิเคราะห์กระบวนการ โดยใช้พื้นฐานของเทคนิคการตรวจคุณลักษณะของภาพ 2D การประมวลผลภาพ ชนิดของรูปภาพมีขอบ มุม และจุดสนใจ คุณลักษณะเหล่านี้จะประมวลผลเพื่อช่วยในการแบ่งและการรับรู้วัตถุ การรับรู้สำหรับภาพ 2D มีเทคนิคมากมายประสบความสำเร็จ แต่สำหรับการรู้จำวัตถุ 3 มิติ ก็ยังมีปัญหามากในการแก้ไข ใช้เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเพื่อให้หลักสูตรมีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหาการคำนวณยากในกระบวนการรับรู้ 3 มิติ [1]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

I. บทนำ
คอมพิวเตอร์ระบบการมองเห็นส่วนใหญ่พิจารณาการรับรู้ของวัตถุ 3 มิติเป็นความท้าทายของอุตสาหกรรมความคิดสร้างสรรค์ด้านการแพทย์เทคโนโลยีหุ่นยนต์และอื่น ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆคอมพิวเตอร์ควบคุมเชิงตัวเลข (CNC) เครื่องเป็นสิ่งสำคัญในกระบวนการผลิต เครื่อง CNC ต้องดำเนินการที่ก้าวอย่างรวดเร็วด้วยความถูกต้องและความผิดพลาดขั้นต่ำ ดังนั้นการรับรู้วัตถุที่เป็นส่วนสำคัญของเครื่องมือเครื่องจักรที่สามารถทำงานในระบบที่ชาญฉลาดและป้องกันข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับเครื่องมือเครื่องเร่งและเพิ่มความแม่นยำ ระบบนี้ใช้ภาพในการประมวลผลการวิเคราะห์โดยใช้พื้นฐานของเทคนิคการประมวลผลภาพสำหรับการตรวจสอบคุณสมบัติของ 2D ภาพ ประเภทของภาพคุณลักษณะรวมถึงขอบมุมและจุดที่น่าสนใจ คุณสมบัติเหล่านี้มีการประมวลผลเพื่อช่วยในการแบ่งส่วนและการรับรู้วัตถุ การยอมรับสำหรับภาพ 2D มีเทคนิคที่ประสบความสำเร็จจำนวนมาก แต่สำหรับการรับรู้วัตถุ 3 มิติก็ยังคงมีปัญหามากมายที่จะแก้ไข เทคโนโลยีเครือข่ายประสาทเทียมจะใช้เพื่อให้วิธีการที่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาที่ยากลำบากในการคำนวณการรับรู้กระบวนการ 3D [1]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผมแนะนำ
วิสัยทัศน์ระบบคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่พิจารณาการยอมรับของวัตถุ 3 มิติที่ท้าทายของอุตสาหกรรม สาขาการแพทย์ ฉลาด เทคโนโลยีหุ่นยนต์และอื่น ๆในอุตสาหกรรมต่างๆ , คอมพิวเตอร์ควบคุมเชิงตัวเลข ( CNC ) เครื่องจักรที่สำคัญในกระบวนการผลิต เครื่อง CNC จะทำงานที่ก้าวอย่างรวดเร็ว ด้วยความถูกต้องและผิดพลาดน้อยที่สุด ดังนั้นวัตถุที่ได้รับการยอมรับเป็นส่วนหนึ่งที่สำคัญของเครื่องมือเครื่องจักรที่สามารถทำงานในระบบอัจฉริยะและป้องกันความผิดพลาดซึ่งเกิดขึ้นกับเครื่องมือเครื่องจักรที่จะเร่งและเพิ่มความถูกต้อง ระบบนี้ใช้ภาพในกระบวนการของการวิเคราะห์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาพขั้นพื้นฐานของการตรวจหาคุณลักษณะของภาพ 2D ชนิดของลักษณะภาพมีขอบ มุม และจุดที่น่าสนใจคุณลักษณะเหล่านี้จะถูกประมวลผลเพื่อช่วยในการรับรู้วัตถุ การยอมรับสำหรับ 2D ภาพมีเทคนิคที่ประสบความสำเร็จมากมาย แต่สำหรับวัตถุ 3 มิติการรับรู้ ก็ยังคงมีปัญหามากมายที่จะต้องแก้ไข เทคโนโลยีโครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้ เพื่อให้วิธีการที่มีประสิทธิภาพสำหรับการแก้ปัญหายากคอมพิวเตอร์ 3 มิติในกระบวนการรับรู้
[ 1 ]